Хичээлийн сэдэв

Хичээл: Олон хэмжээст өгөгдлийн статистик шинжилгээ
Сэдэв: #11. Кластерын шинжилгээ II

Зорилго

Гүдгэр бус бүтэцтэй өгөгдлийг ангилахад ашигладаг нягтад суурилсан алгоритм болон магадлалын тархалтад суурилсан зөөлөн кластерлалтын загваруудыг судалж, мөн өгөгдлийн онцлогт тохирсон кластерын тоог оновчтой тодорхойлох төрөл бүрийн аргуудыг сурч улмаар эдгээрийг практикт хэрэглэх мэдлэг, чадвар олж авна.

Зорилтууд

  1. Нягтад суурилсан алгоритмын ажиллах зарчим, цөм, хил болон шуугиант цэгийн ялгааг ойлгож, зохистой параметрийг сонгож сурна.
  2. Гауссын хольцын загварт суурилсан зөөлөн кластерлалтын онол болон параметрийг үнэлэх аргыг судална.
  3. Кластерын тоог оновчтой сонгох статистик ба туршилтын аргуудын зарчмыг эзэмшинэ.

Товч агуулга

Нягтад суурилсан алгоритм, магадлалын тархалтад суурилсан зөөлөн кластерлалтын алгоритм, кластерын тоог сонгох аргачлал

Дэд сэдвүүд

  1. Нягтад суурилсан алгоритм
  2. Тархалтын загварт суурилсан алгоритм
  3. Кластерын тоо

Суралцахуйн үр дүн

Мэдлэг

  1. Гүдгэр бус болон сүлжилдсэн бүтэцтэй өгөгдөл дээр нягтад суурилсан алгоритм хэрхэн ажилладаг талаар онолын ойлголттой болно.
  2. Хатуу болон зөөлөн кластерлалтын ялгаа, Гауссын хольцын загвар ба постериор магадлалын утга учиртай танилцана.
  3. Тохойн арга, мэдээллийн шалгуур, силуэт оноо, гап статистик зэрэг кластерын тоог тодорхойлох аргуудын мөн чанарыг ойлгоно.

Чадвар

  1. Өгөгдлийн нягт болон хөршийн зайн өөрчлөлтөд үндэслэн нягтад суурилсан алгоритмын параметрүүдийн утгыг тохиромжтойгоор сонгож чаддаг болно.
  2. Өгөгдлийн элементүүдийг магадлалаар кластерт хуваарилах, гадуурх болон шуугиант утгуудыг ялган дүн шинжилгээ хийх чадвартай болно.
  3. Силуэт оноо болон бусад шалгууруудыг ашиглан кластерын тоог статистик үндэслэлтэйгээр оновчтой тогтоож сурна.

Хандлага

  1. Өгөгдлийг шинжлэхдээ зөвхөн нэг аргачлалд хязгаарлагдалгүй, бүтэц болон хэлбэрт нь тохирсон өөр өөр аргуудыг хэрэглэж, үр дүнг харьцуулдаг болно.
  2. Статистик шалгуур болон бодит үр дүнг олон талаас харж харьцуулан шийдвэр гаргадаг болно.
Хариу

Дараах асуултуудад 11 сарын 10 07:40 — 12 сарын 1 07:40 хугацаанд хариулна.

Баталгаажуулах код авах

  1. DBSCAN алгоритмын нэг параметр болох хөрш цэгийн тоог хамгийн багадаа хэд гэж сонговол зохимжтой вэ?


  2. DBSCAN алгоритмын орчны радиусын $\epsilon$ параметрийн утгыг багасгасаар байвал юу болох вэ?


  3. DBSCAN алгоритмын орчны радиусын $\epsilon$ параметрийн утгыг өсгөвөл юу болох вэ?


  4. DBSCAN алгоритм авч үзье. Цөм цэггүй кластер байж ...


  5. dbscan нэмэлт багцын dbscan() функцийн буцаах утгын cluster элементийн 3 дугаар утга 0 байв.

Бүх асуултад зөв хариулах бөгөөд буруу бол ахин оролдоно.
Хариулах оролдлого бүрийг бүртгэж хадгална.